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 Planilha de Dimensionamento de Tubulações
Hidráulicas Água Fria e Água Quente CompletaNossa planilha automática de dimensionamento de tubulações de água fria e quente é uma ferramenta desenvolvida para auxiliar engenheiros e projetistas no cálculo rápido e preciso das redes hidráulicas de edificaçoes. Por meio da inserçao de dados como vazao, diâmetro da tubulaçao, comprimento da rede, material do tubo e coeficientes hidráulicos, a planilha realiza automaticamente os cálculos necessários para verificar velocidade da água, perda de carga e dimensionamento adequado das tubulaçoes. |
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LISP ::: Fundamentos da Linguagem ::: Variáveis e Constantes |
Como declarar variáveis globais em Lisp usando as funções defvar e defparameterQuantidade de visualizações: 1458 vezes |
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Em algumas situações nós precisamos declarar variáveis globais em Lisp, ou melhor, em Common Lisp, que é a padronização da Lisp que adotamos para estas dicas. Variáveis globais em Common Lisp se comportam de forma idêntica àquelas de outras linguagens de programação, ou seja, possuem valores permanentes por todo o sistema Lisp e mantém seus valores até que novos valores são especificados. Se quisermos, por exemplo, a partir do corpo de uma função acessar uma variável fora dela, então esta variável deverá ser declarada globalmente. Em Common List nós podemos declarar variáveis globais usando as funções defvar e defparameter. Vamos ver exemplos envolvendo as duas e no final desta dica eu mostro a diferença. Veja um trecho de código Common Lisp na qual declaramos uma variável global chamada valor e a acessamos de dentro de uma função: ; vamos declarar uma variável global (defvar valor 10) ; vamos mostrar o valor atual da variável global (format t "O valor da variável global é ~D" valor) ; agora vamos acessar a variável global ; de dentro de uma função (defun ModificaValor() ; vamos alterar o valor da variável global (setq valor 50) ) ; chamamos a função ModificaValor (ModificaValor) ; e checamos se o valor da variável global foi ; mesmo alterado (terpri) (format t "O valor da variável global é ~D" valor) Ao executar este código Common List nós teremos o seguinte resultado: O valor da variável global é 10 O valor da variável global é 50 Veja agora um trecho de código Common Lisp no qual usamos a função defparameter para declarar e inicializar as variáveis globais: ; vamos declarar três variáveis globais (defparameter *a* 5) (defparameter *b* 3) (defparameter *soma* 0) ; agora vamos acessar as variáveis globais ; de dentro de uma função (defun Somar() ; vamos somar as duas variáveis globais ; e guardar o resultado em uma terceira ; variáveis global (setq *soma* (+ *a* *b*)) ) ; chamamos a função Somar (Somar) ; e mostramos o resultado da soma (format t "A soma das variáveis globais é ~D" *soma*) Ao executar este novo código Common Lisp nós teremos o seguinte resultado: A soma das variáveis globais é 8 Note que coloquei asteríscos (*) ao redor dos nomes das variáveis globais. Esta é uma prática comum entre programadores Lisp e altamente recomendado pelo comunidade, pois facilita a distinção entre variáveis globais e locais. Então, qual é a diferença entre defvar e defparameter? A primeira delas é que a função defparameter nos obriga a informar o valor inicial para a variável global, enquanto a função defvar não o faz. A segunda diferença é que, ao redefinirmos o valor de uma variável global usando defparameter, o valor armazenado anteriormente será sobreposto, enquanto a função defvar não altera o valor anterior. |
C# ::: Windows Forms ::: ListBox |
Como ordenar alfabeticamente os itens de uma ListBox do C# Windows Forms usando a propriedade SortedQuantidade de visualizações: 10814 vezes |
Os itens de uma ListBox podem ser ordenados alfabeticamente definindo-se o valor True para a propriedade Sorted. Em tempo de execução este propriedade pode ser alterada da seguinte forma:
private void button2_Click(object sender, EventArgs e){
// Ordena os itens da lista alfabeticamente
listBox1.Sorted = true;
}
Esta propriedade pode também ser obtida enquanto o programa estiver em execução. Veja um trecho de código no qual clicamos em um botão e exibimos uma mensagem com o valor da propriedade Sorted da ListBox:
private void button1_Click(object sender, EventArgs e) {
// Obtém o valor da propriedade Sorted
MessageBox.Show("Valor da propriedade Sorted: " + listBox1.Sorted);
}
Ao executarmos este código C# nós teremos o seguinte resultado: Valor da propriedade Sorted: True |
Java ::: Coleções (Collections) ::: Vector |
Como usar o método add() para adicionar um elemento no início de um objeto da classe Vector da linguagem JavaQuantidade de visualizações: 11229 vezes |
Nesta dica mostrarei como é possível adicionar novos elementos no início de um Vector usando o método add() dessa classe. A assinatura que usaremos é:public void add(int index, E element) Veja que o método recebe o índice indicando a posição na qual o novo elemento será inserido e o elemento propriamente dito. Veja o código completo para o exemplo:
package arquivodecodigos;
import java.util.*;
public class Estudos{
public static void main(String args[]){
// Cria um Vector
Vector<Integer> valores = new Vector<Integer>();
// adiciona itens ao Vector
valores.addElement(54);
valores.addElement(87);
valores.addElement(6);
// Lista os itens do Vector
System.out.println("Elementos no Vector: ");
for(Enumeration e = valores.elements();
e.hasMoreElements();){
int valor = (Integer)e.nextElement();
System.out.print(valor + " ");
}
// Adiciona um elemento no início
valores.add(0, 10);
System.out.println();
// Lista os itens do Vector
System.out.println("\nElementos no Vector: ");
for(Enumeration e = valores.elements();
e.hasMoreElements();){
int valor = (Integer)e.nextElement();
System.out.print(valor + " ");
}
}
}
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado: Elementos no Vector: 54 87 6 Elementos no Vector: 10 54 87 6 É importante observar que as classes java.util.Vector e java.util.Hashtable foram marcadas como obsoletas a partir do JDK1.2 e provavelmente não serão usadas em novos desenvolvimentos. |
Python ::: NumPy Python Library (Biblioteca Python NumPy) ::: Arrays e Matrix (Vetores e Matrizes) |
Como retornar a quantidade de linhas e colunas de um vetor ou matriz usando a propriedade shape do objeto ndarray da biblioteca NumPy do PythonQuantidade de visualizações: 3432 vezes |
Podemos usar a propriedade shape do objeto ndarray da biblioteca NumPy para obter a quantidade de linhas e colunas em um vetor ou matriz. Para um vetor, o retorno será a quantidade de colunas seguida por uma vírgula. Para matrizes, a propriedade retornará a quantidade de linhas e colunas. Veja:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos criar um vetor com 8 elementos
vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])
# vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
print("Linhas e colunas no vetor:", vetor.shape)
# agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])
# vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
print("Linhas e colunas na matriz:", matriz.shape)
if __name__== "__main__":
main()
Ao executarmos este código nós teremos o seguinte resultado: Linhas e colunas no vetor: (8,) Linhas e colunas na matriz: (2, 4) Além de usar a propriedade shape do objeto ndarray, nós podemos também efetuar uma chamada ao método global shape() da NumPy. Veja:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos criar um vetor com 8 elementos
vetor = np.array([5, 1, 10, 7, 2, 3, 9, 4])
# vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nesse vetor
print("Linhas e colunas no vetor:", np.shape(vetor))
# agora vamos criar uma matriz de 2 linhas e 4 colunas
matriz = np.array([[8, 51, 2, 35], [90, 42, 0, 71]])
# vamos mostrar a quantidade de linhas e colunas nessa matriz
print("Linhas e colunas na matriz:", np.shape(matriz))
if __name__== "__main__":
main()
Execute e veja que o resultado é o mesmo para ambos os códigos. |
Python ::: Python para Engenharia ::: Geometria Analítica e Álgebra Linear |
Como calcular a transposta de uma matriz em Python - Python para Geometria Analítica e Álgebra LinearQuantidade de visualizações: 7693 vezes |
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A matriz transposta de uma matriz A é a matriz AT. Tal matriz é obtida quando copiamos os elementos da matriz A para uma outra matriz (ou para ela mesma) e trocamos de posição as linhas e colunas. Dessa forma, a primeira linha da matriz A se transforma na primeira coluna da matriz transposta, a segunda linha da matriz A se transforma na segunda coluna da matriz transposta e assim por diante. Em termos de notação, podemos dizer, de forma algébrica, que: ATji = Aij Onde i representa as linhas e j representa as colunas, tanto na matriz original quanto na matriz transposta. É importante estar atento à quantidade de linhas e colunas na matriz original e na matriz transposta equivalente. Assim, se a matriz original for 3x2, a matriz transposta será 2x3. Antes de vermos o código Python, dê uma olhada na seguinte matriz de duas linhas e três colunas: \[A = \left[\begin{matrix} 3 & 5 & 7 \\ 1 & 2 & 9 \end{matrix}\right] \] Sua matriz transposta correspondente é: \[A^T = \left[\begin{matrix} 3 & 1 \\ 5 & 2 \\ 7 & 9 \end{matrix}\right] \] E agora veja o código Python que declara uma matriz 2x3 e gera a matriz transposta 3x2:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos declarar e construir uma matrix
# 2x3 (duas linhas e três colunas
matriz = np.array([(3, 5, 7), (1, 2, 9)])
# vamos exibir os valores da matriz
print("Elementos da matriz:")
for i in range(np.shape(matriz)[0]):
for j in range(np.shape(matriz)[1]):
print("%7.2f" % matriz[i][j], end="")
print()
# como temos uma matriz 2x3, a transposta deverá ser
# 3x2, ou seja, três linhas e duas colunas
linhas = np.shape(matriz)[0] # linhas da matriz original
colunas = np.shape(matriz)[1] # colunas da matriz original
transposta = np.empty((colunas, linhas))
# e agora vamos preencher a matriz transposta
for i in range(np.shape(matriz)[0]):
for j in range(np.shape(matriz)[1]):
transposta[j][i] = matriz[i][j]
# vamos exibir os valores da matriz transposta
print("\nElementos da matriz transposta:")
for i in range(np.shape(transposta)[0]):
for j in range(np.shape(transposta)[1]):
print("%7.2f" % transposta[i][j], end="")
print()
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este código Python nós teremos o seguinte resultado:
Elementos da matriz:
3 5 7
1 2 9
Elementos da matriz transposta:
3 1
5 2
7 9
É possível também obter a matriz transposta de um outra matriz usando o método transpose() da biblioteca NumPy da linguagem Python. Veja:
# importamos a bibliteca NumPy
import numpy as np
def main():
# vamos declarar e construir uma matrix
# 2x3 (duas linhas e três colunas
matriz = np.array([(3, 5, 7), (1, 2, 9)])
# vamos exibir os valores da matriz
print("Elementos da matriz:")
for i in range(np.shape(matriz)[0]):
for j in range(np.shape(matriz)[1]):
print("%7.2f" % matriz[i][j], end="")
print()
# vamos transpor a matriz usando o método transpose()
transposta = matriz.transpose()
# vamos exibir os valores da matriz transposta
print("\nElementos da matriz transposta:")
for i in range(np.shape(transposta)[0]):
for j in range(np.shape(transposta)[1]):
print("%7.2f" % transposta[i][j], end="")
print()
if __name__== "__main__":
main()
Ao executar este novo código Python veremos que o resultado é o mesmo. |
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